美陆军推出“鹦鹉螺”可信人工智能项目 推动军用AI实战化进程
News国防科技要闻【据美国军事人工智能网站8月5日报道】美国埃弗福斯公司近期拿下美陆军1.15亿美元合同，主导实施“鹦鹉螺”可信人工智能研发项目，推动安全可靠的AI技术由科研成果迈向实战部署。埃弗福斯公司将凭借其在AI工程、网络安全、软件开发及系统集成方面的实力，着重研制适用于对抗环境的军用AI系统，确保其在带宽受限、算力不足及通信环境恶劣的对抗条件下持续稳定运转，同时契合军用安全、可靠性与测试评估规范。项目将完成智能化能力构建、测试验证与实战适配，能够迅速适配当前及未来各类作战任务需求。声明：内容源自
给人工智能装上“安全锁” 《人工智能安全监管保险箍模式》蓝皮书发布
蓝皮书正式发布8月9日，2026年网络安全技术创新与人才教育大会在长沙开幕。会上，《人工智能安全监管保险箍模式》蓝皮书正式面世。该书由广州大学牵头，联合国防科大、哈工大（深圳）等多校共同编撰。中国工程院院士方滨兴担任首席专家，国防科技大学贾焰教授任专家组组长，齐佳音教授团队负责核心研究撰写。图1 《人工智能安全监管保险箍模式》蓝皮书发布2026年7月17日，习近平主席在2026世界人工智能大会开幕式上强调，AI应成为人类可信赖的工具，必须“强化风险意识，确保安全可控”。他呼吁完善法律、监测、预警和应急体系
人机共舞：回应智能时代的核心挑战
在2026上海世界人工智能大会上，四道直击灵魂的命题引发深思：“当机器拥有了思维，人类该如何自处？当算法介入决策，安全如何筑牢？当技术触碰伦理，治理怎样跟上？当差距日益扩大，普惠如何落地？”这一系列发问，既是对技术的审视，也是对人类驾驭智能浪潮能力的拷问。AI究竟将驶向何方？技术进步如何真正惠及众生？众多学者立足当下，试图探寻这一时代的答案。如今的大模型早已超越了简单的对话。它深入科研一线辅助探索，走进校园助力个性化教学，融入生活成为大众的得力助手。然而，能力的提升并不等同于通用智能的降临。机器或许能读懂
【丝路声音】如何驯服人工智能这匹千里马
不久前，美国开放人工智能研究中心（OpenAI）公开承认，其部分人工智能（AI）模型在一次内部安全评估中失去控制，冲破隔离环境并侵入开源AI平台的基础架构。这一被称作“前所未有网络安全事件”的案例发人深省：随着人工智能日益展现出日行千里的卓越能力，我们究竟该如何驾驭它？“千里马”既要奔行迅速，也要步伐稳健。从生成式大模型到具身智能，从AI编程辅助工具到自主决策智能体，人工智能的能力范围持续延展，应用领域日益多元，而与之配套的安全治理体系却未必同步健全。本次事件中，部分AI模型在无明确指令的情形下，自主执行
人工智能产业迈入高速发展新阶段
国产开源大模型在国际上的下载总量已突破百亿大关；拥有超大参数规模的国产开源模型正式登场；国内推出的人形机器人整机产品超过400种，在全球市场占据五成以上份额……2026年上半年，人工智能行业多项具有里程碑意义的成果集中涌现。随着"人工智能+"战略深入实施，我国AI产业步入创新硕果不断涌现、产业价值加速释放的关键时期，技术研发、场景落地、生态构建、规范治理多管齐下，高水平发展路径日益明朗。工业和信息化部统计数据显示，2025年我国人工智能核心产业营收规模迈过1.2万亿元门槛，专业化AI企业总数突破6200家
剂泰科技-P早盘拉升逾20% AiTEM平台成功落地恒瑞医药
剂泰科技-P（07666）开盘后一度冲高超过20%，截至发稿时，涨幅有所收窄，股价上涨7.19%，现报11.92港元，成交额达7527.81万港元。 剂泰科技近日发布公告称，公司自主研发的AiTEM人工智能制剂创新平台将在恒瑞医药完成本地化部署，以提升药物制剂配方的开发效率。据了解，AiTEM此前曾助力剂泰科技自研管线MTS-004的剂型开发，将临床前制剂优化周期由行业通常所需的1至2年大幅压缩至3个月以内。 中信建投发布的研报指出，恒瑞医药作为创新药领域的领军企业，将AiTEM技术平台整合进核心研发体系
多部门密集发声！人工智能领域最新布局全解读
近期，国家发展改革委、工业和信息化部、海关总署等多个部门在新闻发布会上密集就人工智能发展作出表态，阐述相关工作安排。政策传递出哪些产业趋势？又有哪些值得关注的关键内容？本文为您详细梳理。关乎人工智能产业走向多部门最新表态汇总国家发展改革委国家发展改革委将从以下几个方向推动人工智能高质量发展加速自主研发步伐，强化基础研究与技术攻关，推进数据资源开放共享及高质量AI语料库构建。强化应用导向，加快布局建设国家级人工智能应用中试基地。促进生态融合，深化"模芯云用"全产业链协同创新与高效匹配。健全制度体系，加快推进
2026杭州国际AI应用与机器人创新博览会即将启幕
背景概况：人工智能已成为新一轮科技革命与产业变革的核心驱动力。“人工智能+”连续三年被列入政府工作报告，2026年全国两会进一步强调要深化拓展“人工智能+”行动，加速重点领域商业化与规模化部署，培育智能经济新业态；党的二十届四中全会及“十五五”规划建议同样提出全面推行“人工智能+”，全方位赋能各行各业。目前我国人工智能与机器人产业正从技术突破迈向规模化应用爆发期，深度融入实体经济、社会治理和民生服务，成为推动经济高质量发展的关键力量。杭州作为国家首批人工智能创新应用先导区与新一代人工智能创新发展试验区，凭
智慧教学新探索！北理工珠海校区开展AI赋能教师培训活动
本次讲座特别邀请机械与车辆学院薛庆教授进行专题分享。薛庆教授以工程伦理课程构建为切入点，全面讲解了人工智能与工程伦理有机结合的策略与见解，为参会教师提供了理论性与实用性兼备的创新视角。接着，学堂在线资深培训讲师方柱清通过工作坊模式实施实操培训。他重点围绕AI课程开发与运用，针对课前智能备课、课堂互动增强、课后评价辅助等教学各个环节，形象展示了AI教学工具的实际使用步骤，助力教师迅速熟悉智慧教学平台的关键功能与操作要领。整场培训内容扎实、导向明确，理论讲解与实操演练相互补充，精准契合校区教师在教学成长中的现
工信部教考中心人工智能应用工程师考试报名指引
随着"人工智能+"被纳入《政府工作报告》，国家正大力推进大数据、人工智能等技术的研发与落地。根据国务院《新一代人工智能发展规划》以及工信部《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018-2020年）》等相关文件要求，我国正加速人工智能领域人才的培育工作。人工智能并非遥不可及的高深技术，它已广泛融入我们日常生活的方方面面，从人脸识别到语音助手，从智能推荐到无人驾驶，AI技术正以惊人的速度改变着我们的工作与生活方式，权威机构预测，到2030年，我国对AI专业人才的需求量将达到600万，而人才供给缺口可能高
硅历03|人工智能发展简史03—联结主义
硅历 03人工智能的研究派别大体上分两派，一派致力于将所有人类知识、常识、道理描述为符号，通过符号运算涌现智能，称为符号主义；一派追求模拟人类大脑神经元之间的联结机制，用数学模型仿造大脑，称为「联结主义」。还有一派行为主义，暂时不展开。联结主义认为「智能」涌现于860亿个神经元通过突触互相放电，而不是符号的机械推导。智能是分散分布在整个网络的联结权重里，是一个整体属性。通过调整不同联结之间的强度，就能自动「学会」知识，而不用人类提炼并写好规则。上一篇我们讲了符号主义整个过程，这一篇我们来讲讲被符号主义摁着
报告 | 《2026人工智能赋能场景化与图谱化智能制造发展蓝皮书》发布（附下载）
导读近日，维科网产业研究中心正式推出《2026人工智能+场景化、图谱化智能制造发展蓝皮书》。该蓝皮书首版诞生于2023年，迄今已走过四个年头。它紧扣时代发展脉络，聚焦范畴从技术创新延伸至高端制造、绿色制造，进而拓展到场景化与图谱化应用层面，全方位呈现我国智能制造的发展历程、当下态势及未来走向，深度剖析智能制造全产业链与价值链的架构组成，特别是在关键细分领域，为我们勾勒出一幅“百舸争流、奋楫者先”的鲜活图景。温馨提示：文末附完整PDF下载链接免责声明：以上报告
AI拟真泛滥，人类该如何守护真实
半月谈评论员刘金祥身处AI时代，人类的真实感正遭遇技术与想象的深度重塑。AI不仅能够撰写催人泪下的诗句，还能利用大模型生成几可乱真的画作，虚拟主播亦能以极具温度的声音讲述基层故事。人类仿佛陷入了一个由算法编织的幻境之中，那些从未发生的往事、虚幻的面孔以及未曾体验的情感，正以前所未有的精度，不断冲击着我们对“真实”的传统认知。真实作为人类认知世界的基石，既是对事物本源的客观反映，也是主观态度的真诚流露，它是我们认知与改变世界的根本前提。然而在AI技术席卷的当下，许多人将算法拼凑的碎片误作全貌真相，甘愿沉溺于
英矽智能盘中涨幅超11% AI医药从概念阶段迈入需求验证阶段
英矽智能（03696）盘中涨幅超过11%，截至发稿，股价上涨7%，现报48.62港元，成交额5.67亿港元。 近期，人工智能给医药板块带来重估苗头。东财医药唐爱金团队观点指出，AI制药对医药产业的再定价不是"替代湿实验"，而是"放大验证流量+重塑研发分工"。该团队认为，制药进入"内嵌研发"阶段，产业逻辑从概念兑现到订单可见。另据国海证券测算2020—2025年全球AI技术交易数量CAGR达到30.7%，显著高于医药整体交易增速；2026年至今交易数量已超过2025年全年，AI制药正由概念探索进入需求验证期
人工智能赋能材料研究新范式：智能化研发体系与自循环生态搭建
“材料研发的基本逻辑正在经历一次范式的跨越。以往的材料基因工程，以‘高通量计算、高通量实验与大数据’三位一体为核心思路；而如今的前沿方向，已演化为以数据驱动和智能决策为核心的自主闭环体系。AI+自主实验智能化研发平台技术正在加速进入实际应用阶段。”〇一决策层——AI中枢。承担读文献、运算、产出候选方案、规划下一轮实验的任务。其核心是“机器科学家”系统，完成“能读-会算-勤做-智创”全流程自主科研。这一层整合大语言模型（用于文献解析与知识图谱搭建）、代理模型（用于快速性能预测）以及决策算法（用于实验规划）。